• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

"From SLAM to Spatial AI" - Andrew Davison скачать в хорошем качестве

"From SLAM to Spatial AI" - Andrew Davison 5 лет назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: "From SLAM to Spatial AI" - Andrew Davison в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно "From SLAM to Spatial AI" - Andrew Davison или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон "From SLAM to Spatial AI" - Andrew Davison в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



"From SLAM to Spatial AI" - Andrew Davison

From SLAM to Spatial AI: Andrew Davison (Imperial College London) Abstract: To enable the next generation of smart robots and devices which can truly interact with their environments, Simultaneous Localisation and Mapping (SLAM) will progressively develop into a general real-time geometric and semantic `Spatial AI' perception capability. I will give many examples from our work on gradually increasing visual SLAM capability over the years. However, much research must still be done to achieve true Spatial AI performance. A key issue is how estimation and machine learning components can be used and trained together as we continue to search for the best long-term scene representations to enable intelligent interaction. Further, to enable the performance and efficiency required by real products, computer vision algorithms must be developed together with the sensors and processors which form full systems, and I will cover research on vision algorithms for non-standard visual sensors and graph-based computing architectures. Biography: Andrew Davison is Professor of Robot Vision and Director of the Dyson Robotics Laboratory at Imperial College London. His long-term research focus is on SLAM (Simultaneous Localisation and Mapping) and its evolution towards general `Spatial AI': computer vision algorithms which enable robots and other artificial devices to map, localise within and ultimately understand and interact with the 3D spaces around them. With his research group and collaborators he has consistently developed and demonstrated breakthrough systems, including MonoSLAM, KinectFusion, SLAM++ and CodeSLAM, and recent prizes include Best Paper at ECCV 2016 and Best Paper Honourable Mention at CVPR 2018. He has also had strong involvement in taking this technology into real applications, in particular through his work with Dyson on the design of the visual mapping system inside the Dyson 360 Eye robot vacuum cleaner and as co-founder of applied SLAM start-up SLAMcore. He was elected Fellow of the Royal Academy of Engineering in 2017. “Robotics Today - A series of technical talks” is a new virtual robotics seminar series. The goal of the series is to bring the robotics community together during these challenging times.The seminars are scheduled on Fridays at 1PM EDT (10AM PDT) are open to the public. The format of the seminar consists of a technical talk live captioned and streamed via Web (https://roboticstoday.github.io/watch...) and Twitter (@RoboticsSeminar), followed by an interactive discussion between the speaker and a panel of faculty, postdocs, and students that will moderate audience questions. Please visit our website: https://roboticstoday.github.io for more information as well as Andy's answers to a few questions we didn't get a chance to cover during the talk. Website: https://roboticstoday.github.io/ Twitter:   / roboticsseminar   Calendar: https://calendar.google.com/calendar/... OUTLINE: 0:00:00 Introduction 0:05:00 Andrew's Talk 1:00:22 Panel Discussion 1:23:01 Concluding Remarks

Comments
  • MIT Robotics - Andrew Davison - From SLAM to Spatial AI 5 месяцев назад
    MIT Robotics - Andrew Davison - From SLAM to Spatial AI
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • Planning and Learning Interaction with Variable Impedance - Antonio Bicchi 4 года назад
    Planning and Learning Interaction with Variable Impedance - Antonio Bicchi
    Опубликовано: 4 года назад
  • 4 года назад
    "Learning to Communicate in Multi-Agent Systems" - Amanda Prorok
    Опубликовано: 4 года назад
  • 4 года назад
    "Skydio Autonomy" - Adam Bry and Hayk Martiros
    Опубликовано: 4 года назад
  • Как производятся микрочипы? 🖥️🛠️ Этапы производства процессоров 1 год назад
    Как производятся микрочипы? 🖥️🛠️ Этапы производства процессоров
    Опубликовано: 1 год назад
  • MIT Robotics - Frank Dellaert - Factor Graphs for Perception and Action 3 года назад
    MIT Robotics - Frank Dellaert - Factor Graphs for Perception and Action
    Опубликовано: 3 года назад
  • Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium] 1 месяц назад
    Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Andrej Karpathy - AI for Full-Self Driving at Tesla 5 лет назад
    Andrej Karpathy - AI for Full-Self Driving at Tesla
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Social Infrastructure | Bjarke Ingels | TEDxEast 9 лет назад
    Social Infrastructure | Bjarke Ingels | TEDxEast
    Опубликовано: 9 лет назад
  • 5 лет назад
    "New Connections between Motion Planning and Machine Learning" - Sidd Srinivasa
    Опубликовано: 5 лет назад
  • ПОЧЕМУ ПРОИЗВОДИТЕЛИ ПРОЦЕССОРОВ НАС ОБМАНЫВАЮТ? ФОРМАТ 3 года назад
    ПОЧЕМУ ПРОИЗВОДИТЕЛИ ПРОЦЕССОРОВ НАС ОБМАНЫВАЮТ? ФОРМАТ
    Опубликовано: 3 года назад
  • 4 года назад
    "Robotics Education to Robotics Research" - Carlotta Berry
    Опубликовано: 4 года назад
  • Deep Visual SLAM Frontends: SuperPoint, SuperGlue, and SuperMaps (#CVPR2020 Invited Talk) 5 лет назад
    Deep Visual SLAM Frontends: SuperPoint, SuperGlue, and SuperMaps (#CVPR2020 Invited Talk)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Китай шокирует Америку: гуманоидные роботы, умные города и суперкарры! 🇨🇳 4 месяца назад
    Китай шокирует Америку: гуманоидные роботы, умные города и суперкарры! 🇨🇳
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • 5 лет назад
    "Autonomous, Agile Micro Drones: Perception, Learning, and Control" - Davide Scaramuzza
    Опубликовано: 5 лет назад
  • 5 лет назад
    "Recent Progress on Atlas, the World’s Most Dynamic Humanoid Robot" - Scott Kuindersma
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение 8 лет назад
    Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Open-source SLAM with Intel RealSense depth cameras 6 лет назад
    Open-source SLAM with Intel RealSense depth cameras
    Опубликовано: 6 лет назад
  • «Open AI — это пузырь»! Откровения из Кремниевой долины | Братья Либерманы 3 недели назад
    «Open AI — это пузырь»! Откровения из Кремниевой долины | Братья Либерманы
    Опубликовано: 3 недели назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5